Telegram Group & Telegram Channel
Пропал на неделю, потому что как не в себя коммитил в code-basics.com
В общем я давно хотел добавить ассистента, который бы помогал учиться. Неделя тыкания в openai, изучение либ для бека, фронта, подключение стримминга (привет ActionCable), создание утилиты для загрузки курсов а асистента. В общем проделан большой путь и получилось вроде как неплохо.

Отдельно написал загрузчика курсов в асситенты. Писать было одно удовольствие, зацените код https://github.com/hexlet-basics/hexlet-basics-assistant

Что по пути узнал и чему научился:

⁃ В openai внутри есть RAG, соответственно считай готовая база куда надо просто вгрузить данные, дальше все работает само.
⁃ Работу со стримами для подготовки файлов мне полностью сделал chatgpt, так как либы в js не умеют в последовательную запись (либо устарели)
⁃ Количеством параллельно обрабатываемых файлов с уроками можно рулить через пакет p-queue, очень простая и полезная либа

Вот так работает:


➜ hexlet-basics-assistant git:(main) make assistant-load L=css
bin/dev.js load css
Repository: https://github.com//hexlet-basics/exercises-css
Clone to: /var/folders/mk/qlh1ntvj27581bntpj_gx9qh0000gn/T/hexlet-basics/exercises-css
Cloning repository...
Repository cloned
Directory for prepared files: /var/folders/mk/qlh1ntvj27581bntpj_gx9qh0000gn/T
css-10-basics-10-introduction.txt
css-10-basics-20-connection.txt
css-10-basics-35-basics-style.txt
css-10-basics-30-style.txt


На самом code-basics подрубил либу ruby-openai и соединил ее со стримингом через ActionCable. Шок в том, что этот код мне полностью написал chatgpt и он оказался рабочим с первого раза. Как фронт так и бек. Правда сначала я попробовал работать через ActionController::LIve, но уперся в то что он рвал коннекты и был не надежен. С ActionCable я до этого не работал, но готовая реализация получилась за час.

На фронте я потратил пару дней на либу ai/sdk от Vercel. Все проклял, у них вроде как все есть и бек с фронтом дружат из коробки. Но там свой хитрый алгоритм, который не доописан, поэтому я долго не мог добиться того чтобы с бека приходило все как надо (он мешал сообщения). В итоге оно еще и не работает с ws, поэтому пришлось chatgpt просить написать реализацию для ActionCable и он сделал это сходу. При этом я полностью перерыл исходники этого sdk и с помощью chatgpt разобрался в его кишках.

По пути выяснилось две проблемы:

⁃ На фронт надо передавать дельты без обработки, а то теряются \n и потом на выводе сломанный маркдаун
⁃ ActionCable асинхронный поэтому чанки путаются, пришлось дополнительно внедрять нумерацию и выпрямления порядка

Вот тут можно посмотреть исходник: https://github.com/hexlet-basics/hexlet-basics/blob/8d83e74d398b47571997b4d04eef1b010cedbf55/app/javascript/components/Chat.tsx

Ну и затестите как оно работает: https://code-basics.com/ru/languages/javascript/lessons/logic-combine-expressions

p.s. там в процессе еще немного секьюрити в порядок привести надо, я этим занимаюсь :)



tg-me.com/orgprog/306
Create:
Last Update:

Пропал на неделю, потому что как не в себя коммитил в code-basics.com
В общем я давно хотел добавить ассистента, который бы помогал учиться. Неделя тыкания в openai, изучение либ для бека, фронта, подключение стримминга (привет ActionCable), создание утилиты для загрузки курсов а асистента. В общем проделан большой путь и получилось вроде как неплохо.

Отдельно написал загрузчика курсов в асситенты. Писать было одно удовольствие, зацените код https://github.com/hexlet-basics/hexlet-basics-assistant

Что по пути узнал и чему научился:

⁃ В openai внутри есть RAG, соответственно считай готовая база куда надо просто вгрузить данные, дальше все работает само.
⁃ Работу со стримами для подготовки файлов мне полностью сделал chatgpt, так как либы в js не умеют в последовательную запись (либо устарели)
⁃ Количеством параллельно обрабатываемых файлов с уроками можно рулить через пакет p-queue, очень простая и полезная либа

Вот так работает:


➜ hexlet-basics-assistant git:(main) make assistant-load L=css
bin/dev.js load css
Repository: https://github.com//hexlet-basics/exercises-css
Clone to: /var/folders/mk/qlh1ntvj27581bntpj_gx9qh0000gn/T/hexlet-basics/exercises-css
Cloning repository...
Repository cloned
Directory for prepared files: /var/folders/mk/qlh1ntvj27581bntpj_gx9qh0000gn/T
css-10-basics-10-introduction.txt
css-10-basics-20-connection.txt
css-10-basics-35-basics-style.txt
css-10-basics-30-style.txt


На самом code-basics подрубил либу ruby-openai и соединил ее со стримингом через ActionCable. Шок в том, что этот код мне полностью написал chatgpt и он оказался рабочим с первого раза. Как фронт так и бек. Правда сначала я попробовал работать через ActionController::LIve, но уперся в то что он рвал коннекты и был не надежен. С ActionCable я до этого не работал, но готовая реализация получилась за час.

На фронте я потратил пару дней на либу ai/sdk от Vercel. Все проклял, у них вроде как все есть и бек с фронтом дружат из коробки. Но там свой хитрый алгоритм, который не доописан, поэтому я долго не мог добиться того чтобы с бека приходило все как надо (он мешал сообщения). В итоге оно еще и не работает с ws, поэтому пришлось chatgpt просить написать реализацию для ActionCable и он сделал это сходу. При этом я полностью перерыл исходники этого sdk и с помощью chatgpt разобрался в его кишках.

По пути выяснилось две проблемы:

⁃ На фронт надо передавать дельты без обработки, а то теряются \n и потом на выводе сломанный маркдаун
⁃ ActionCable асинхронный поэтому чанки путаются, пришлось дополнительно внедрять нумерацию и выпрямления порядка

Вот тут можно посмотреть исходник: https://github.com/hexlet-basics/hexlet-basics/blob/8d83e74d398b47571997b4d04eef1b010cedbf55/app/javascript/components/Chat.tsx

Ну и затестите как оно работает: https://code-basics.com/ru/languages/javascript/lessons/logic-combine-expressions

p.s. там в процессе еще немного секьюрити в порядок привести надо, я этим занимаюсь :)

BY Организованное программирование | Кирилл Мокевнин




Share with your friend now:
tg-me.com/orgprog/306

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

telegram from sa


Telegram Организованное программирование | Кирилл Мокевнин
FROM USA